回帰分析に基づいた帰納学習アルゴリズム
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概要
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本論文では回帰分析に基づく帰納学習アルゴリズムを提示し,C4.5と比較して良好な結果を得たことを述べる.アルゴリズムの概要は,データ(連続属性,離散属性)を2値化し,回帰分析を行ない線形関数({0,1}^n→{0,1})を得,この線形関数をブール関数で近似することである.線形関数をブール関数で近似するのは準最尤法であり,回帰分析は最小2乗法であるから,本アルゴリズムはパターン学習の原理で記号学習のアルゴリズムが得られることを意味する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-10-04
著者
-
月本 洋
(株)東芝システムソフトウエア技術研究所
-
森田 千絵
(株)東芝 研究開発センターシステム技術ラボラトリ
-
森田 千絵
株式会社東芝研究開発センター
-
下郡 信宏
(株)東芝研究開発センター
-
月本 洋
東京電機大学
-
月本 洋
東芝研究開発センター
-
月本 洋
(株)東芝研究開発センターシステム・ソフトウェア生産技術研究所
-
森田 千絵
(株)東芝
-
月本 洋
(株)東芝
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